健康な人間の心拍数のマッピングと新しい血圧センサーのテスト

サブスタディ 1 歩行者からの継続的な血圧信号を与えるように設計された新しい非侵襲的血圧センサーが、NTNU (ノルウェー工科科学大学) で開発されました。 このサブスタディでは、この新しいデバイスが侵襲的な血圧測定値を正しく表す能力をテストし、その精度が姿勢や活動の変化によって影響を受けるかどうかをテストします.

新しいセンサーは、前腕遠位部に装着するアームバンドです。 発端者のもう一方の腕からの侵襲的血圧測定値との対応の程度を評価します。 研究の主な目標は、各研究期間中の収縮期、拡張期、および平均動脈圧のペアの心拍数の数値を比較することです。二次的な研究目標として、これらの期間の動脈曲線波形の一致も比較されます. 全体的なパフォーマンスと各個別の研究期間からのデータが報告されます。 侵襲的測定と非侵襲的測定の収束に対する姿勢と活動の変化の影響は、横臥位と半座位での 4 回の繰り返し記録の比較によって評価されます。

サブ研究 2 姿勢と運動レベルの変化は心拍出量と血圧に影響を与えることが知られているため、心臓から循環へのエネルギー伝達に影響を与えます。 エネルギーの量は、大動脈弁を通る血流の同期経胸郭超音波測定と侵襲的血圧記録を乗算することによって評価できます。 この研究の主な目的は、正常な被験者の循環への心臓エネルギー供給に対する運動と体位の影響を調査することです。 血圧と血流の同期測定値から、エネルギー伝達を表す 2 つの個別のパラメーター、総心臓パワーと心臓パワー出力が計算され、どちらもワットで示されます。 前者には、流れと圧力の振動に関連するエネルギーが含まれますが、後者には含まれません。 振動パワーは、総心臓パワー - 心臓パワー出力の差として計算されます。

心臓から血管系へのエネルギー伝達は、心臓の収縮性だけでなく、全身の血管抵抗と大動脈エラスタンスにも依存します。 心血管相互作用は、二次的な研究目標として調査されます。 心臓超音波と侵襲的動脈圧の組み合わせに基づく 2 つの方法が使用されます。 これらの最初のシングル ビート心室 - 動脈カップリングは、いくつかのより侵襲性の低い変数の組み合わせから、心臓カテーテル検査を必要とする Ae/Ees (大動脈エラスタンス/左心室エラスタンス) を計算します。 複雑な計算にもかかわらず、この方法は、過去数年間の臨床研究でますます一般的になってきました。 新しい振動電力分数、つまり 振動パワー/総心臓パワーが代替案として提案されました。 このパラメーターは計算がはるかに簡単ですが、心血管相互作用の尺度としての信頼性を確認するデータはほとんどありません。

サブスタディ 1 で説明したのと同じ姿勢と自転車のワークロード中の反復同期超音波と動脈圧測定を比較して、健康な人のエネルギー伝達と心血管相互作用に対する運動レベルと姿勢の影響を評価します。

サブスタディ 3 人口統計学的データと安静時の血行動態プロファイルに基づいて、運動に対する個々の血行動態反応を予測する単純な機構モデルが確立されました。

このサブスタディの主なアイデアは、サブスタディ 1 および 2 で適用された姿勢と運動の特定の組み合わせごとに個別に予測された血行動態値を、被験者で記録された実際の個々の血行動態反応と比較することによって、このモデルをテストすることです。 全体的な結果は、モデルの予測力を決定するために分析されます。

2 番目の目標として、モデルの改善の可能性を検出するために詳細な分析が実行されます。

サブスタディ 4 腎血流の動的自動調節障害は、急性腎障害を発症している集中治療患者の早期警告シグナルである可能性があります。 ただし、腎臓の自己調節メカニズム筋原性応答 (MR) と尿細管糸球体フィードバック (TGF) の評価は、数分間の腎動脈からの血圧と流量信号の同時連続記録に依存します。 腎臓は呼吸とともに動くため、これは困難であり、その結果、腎動脈の流速を超音波で記録する機械学習システムを開発しました。 ハイエンドの通常の超音波スキャナーを使用して、横になっている発端者と休んでいる発端者を 4 分間記録します。 同期血圧曲線は留置動脈カニューレから記録されます。

MR および TGF 機能の評価は、血圧を入力として、流速を出力として、オフラインの伝達関数周波数分析によって実行されます。 さまざまな機械学習方法と伝達関数分析へのさまざまなアプローチをテストして、正常な被験者の腎血流の動的自動調節を検出する能力と、どの方法が最も優れているかを判断します。